5.7/Q1,福建医科大学鉴别DEGs+uniCox回归模型+Cox回归分析+富集分析构建染色质组织相关基因集和肝细胞癌风险模型

文摘   2024-07-24 19:42   陕西  

文章标题:Identification of chromatin organization-related gene signature for hepatocellular carcinoma prognosis and predicting immunotherapy response

中文标题:鉴定染色质组织相关基因特征对肝细胞癌预后的影响和免疫治疗反应的预测

发表期刊:International Immunopharmacology

发表时间:2024年8月

影响因子:5.7/Q1

研究背景

染色质组织与肿瘤发生有关;然而,关于其在肝细胞癌 (HCC) 中的作用的信息有限。此外,尽管免疫检查点抑制剂 (ICI) 已被证明对 HCC 有效,但最佳指标仍然未知。在这项研究中,我们旨在构建染色质组织相关基因签名(CORGS),用于预后和预测肝癌患者对ICIs的反应。

究方法

HCC相关数据来自癌症基因组图谱(TCGA)和国际癌症基因组构建(ICGC)。染色质组织相关基因(CORGs)取自基因集富集分析。然后应用差异表达基因(DEGs)和预后基因,使用先进的统计方法选择候选基因,包括学习向量量化、随机森林和套索回归。随后,基于染色质组织相关枢纽基因,采用多因素Cox回归分析建立CORGS,采用Kaplan-Meier生存曲线进行评估,并通过定量PCR在福建省立医院(FPH)的64份HCC患者样本中进行验证。随后,进行功能富集分析、肿瘤体细胞突变分析和肿瘤免疫分析,以评估CORGS的潜在价值。

结果分析

1. CORGs的鉴定

总共使用随机森林选择了 30 个 CORG( 图2 A);30 个 CORG,使用学习向量量化 ( 图2 B) 和 9 个使用套索回归的 CORG( 图2 C-D)。4个相交的CORGs(BEND3、CENPA、HDAC1和KDM1A)被鉴定为与染色质组织相关的枢纽基因。

2. CORGS的构建和验证

利用与染色质组织相关的4个枢纽基因构建CORGS,通过多Cox回归分析确定系数。

3. CORGS的功能分析

TCGA队列中4个染色质组织相关枢纽基因的GO分析显示,细胞器裂变、核分裂和DNA复制在生物过程中富集,染色体区域和染色体着丝粒区域在细胞成分中富集,抗原结合和DNA复制起点结合在分子功能上富集。

4. CORGS 的验证

通过KEGG分析鉴定出与DNA、染色体和代谢相关的富集信号通路。

5. 癌症基因组图谱 (TCGA) 队列中开发列线图

在TCGA队列中,通过GSEA在低风险组和高风险组之间总共确定了107个富集信号通路(FDR < 0.25,P < 0.05;附表5)。热图中描绘了低风险组和高风险组的前 10 个项目 ( 补充图4 C). 补充图4 D显示了与免疫相关的所有信号通路。

6. 免疫分析和免疫疗法

染色质组织相关基因特征 (CORGS) 与肿瘤免疫微环境、预后、IFN 反应、免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗、靶向治疗和突变相关的图形摘要。

文章小结

该研究建立了一个包含4个CORGs基因的风险模型,通过在公共队列和外部队列中验证,显示了HCC的预后价值。此外,这四个预后基因可以作为肿瘤免疫微环境的生物标志物和ICI治疗反应的潜在指标。全文逻辑清晰,分析简单,如果你也对这种分析方法感兴趣,但是设计及分析存在困难,欢迎咨询我们的一对一指导复现~

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